组合最优化是通过对数学方法的研究去寻找处理离散事件的最优编排、分组、次序或筛选等问题的优化方法。实际上就是从有限个离散状态中选取最好的状态。模型如下：从模型可看出组合优化问题是一个规划问题（在一定条件下，求解目标函数的最大值最小值，这类问题叫做数学规划，它是运筹学里的重要内容）。解决这类优化问题的方法有各种规划(线性、非线性、目标、整数、随机、模糊)、遗传算法、退火算法、神经网络、搜索算法、拉格朗
性能优化心得傻瓜式优化傻瓜一式傻瓜二式深入优化分享一下最近做的一次性能调优 这是篇总纲性的性能优化心得，并不涉及具体的算法调优与业务场景傻瓜式优化我把程序优化的初级阶段称为傻瓜式优化。傻瓜式的好处在于简单、明了、见效快。缺点就是这样的优化存在优化瓶颈，可能无法达到我们预期的性能指标。在程序性能调优过程中最常见的就是这种傻瓜式的优化。傻瓜一式当项目上出现性能问题，如果是针对特定操作的性能问题，那可
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2023-08-17 14:23:25
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首先我们自然会有一个问题，物理中与宏观具体可观可感的物理量有所对应的量，是如何与抽象的数学计算问题产生联系的？答案很简单，相似性。我们在构建一个模型的时候，往往无法将所有因素纳入其中，我们只能先将这些因素抽象然后分类，接着根据它们之间的联系提出数学模型，最后我们还要把这个数学模型应用于具体的例子中看其能否准确预测结果；当然，模型一般需要在具体应用的过程经历多次不断的修改。如果两个模型之间的元素可以
这节课介绍了斯坦纳树问题（Steiner tree）与旅行商问题（TSP），并讲解了它们的近似算法。
这节课介绍了斯坦纳树问题（Steiner tree）与旅行商问题（TSP），并讲解了它们的近似算法。 平面上的斯坦纳树平面上的斯坦纳树指的是这样的问题：平面上有 $n$ 个点，要用总长尽量少的线段把它们连通起来。要注意，线段不一定要在给定的 $
代码如下:
/*
* 0.0.0 ~99.9.0
* 执行次数 100*10*1=1000次
* 执行时间 812
*/
public void doThing(){
for(int i = 0;i<10000;i++) {
for(int j = 0;j<1000;j++) {
for(int k = 0
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2023-07-16 10:39:21
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优 化 问 题 无 约 束 优 化 问 题 简单组合优化问题 组合优化 组合优化又称为离散优化，它的目标是从组合问题的可行解集中求出最优解，通常可描述为：令Ω＝{s1，s2，…，sn}为所有状态构成的解空间，C(si)为状态si对应的目标函数值，要求寻找最优解s*，使得对于所有的si∈Ω，有C(s*)＝minC(si)。组合优化往往涉及排序、分类、筛选等问题，它是运筹学的一个重要分支。 典型的组合
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2023-10-19 22:08:50
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优化算法数学建模问题总共分为四类： 1. 分类问题 2. 优化问题 3. 评价问题 4. 预测问题一、粒子群算法（PSO）算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 PSO的优势在于简单，容易实现，无需梯度信息，参数少，特别是其天然的实数编码特点特别适合于处理实优化问题
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2023-09-16 12:57:23
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# 实现组合优化 Python
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在 Python 中实现“组合优化”。首先，让我们来了解整个流程。
```mermaid
journey
title 整个流程
section 创建数据集
section 初始化参数
section 定义目标函数
section 定义约束条件
section 使用优化算法
原创
2024-05-07 07:43:55
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# 组合优化在Python中的实现指南
在开发过程中，组合优化是非常重要的一个领域，常用于解决一些资源分配、调度、路径优化等问题。本文主要介绍一个初学者如何使用Python实现组合优化。我们将依靠几个基本的步骤来指导你完成这一目标。
## 流程概述
首先，我们将通过一个清晰的流程表格让初学者了解整个任务的步骤。
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
1 组合优化组合优化是研究工程中存在大量有限个可行解的问题，这些问理论上可以用枚举法实现，但是一般的实际工程规模都很大，可行解的数量非常巨大，所以枚举法并不适用。组合优化中最重要的问题就是如何利用已有知识来减小问题空间，进而有效的处理组合爆炸。目前常用的优化算法有智能优化算法、启发式算法、以及精确算法。精确算法适用于求解小规模问题，所以在实际工程中并不适用。智能优化算法包括遗算法、模拟退火算法等，
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2023-11-25 14:13:54
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kalveh: 一直搞不太清楚，博弈过程中是不是一定要有最优化？个人感觉，最优化过程中通常只需要把约束条件描述清楚，把目标函数定义好，就可以进行求解；而博弈过程中，则需要了解对方可能采取的策略，再和己方的策略进行组合，从中选择最符合己方利益的策略，也就是所谓的占优策略。这种方法在博弈的参与方确定（最好再假定其可以采取的策略也已知）的情况下，比较容易应用，也好理解；
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2023-09-08 15:20:10
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梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的（state-of-the-art）机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。Sebastian Ruder曾在去年发表博文 《梯度下降优化算法综述》（An overview of gradient descent
黄金分割法、斐波那契法、进退法、二分法黄金分割法斐波那契法进退法二分法抛物线法（二次插值法）例题 黄金分割法黄金分割法每次缩小区间的比例都是一致的，每次将区间长度缩小到原来的0.618倍；找到一个区间[a, b]满足 即可以粗略地确认极小值点为。算法步骤 对于给定的a,b，其中令令若，则，终止算法若，则，转步骤2； 若，则，转步骤1； 若，则，转步骤5；令，转步骤3斐波那契法Fibonacci法
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2023-12-31 15:31:05
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离散优化问题，也被称为组合优化问题，我们可以视之为在候选目标的有限集中找出最优目标被称为搜索空间的基数。在理论上我们可以通过评价这个解的每一个f(x)来求解上式，这种组合优化的方法被称为穷举搜索或蛮力。目录旅行商问题TSP旅行商问题的初始化1.最近邻初始化2.最短边初始化3.嵌入初始化4.随机初始化旅行商问题的表示与交叉1.路径表示2.邻接表示3.顺序表示 4.矩阵表示旅行商问题的变异&
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2023-12-21 05:41:59
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投资组合优化工具主要是基于资产管理行业的经典理论——现代投资组合理论（modern portfolio theory，MPT）的基本原理。现代投资组合理论MPT的核心原理是，投资者一贯是风险厌恶型的，这意味着如果两种产品收益相同但风险水平不同，投资者会偏好低风险产品。据此可以得到一个推论，只有存在额外收益作为补偿，投资者才愿意承担额外的风险。由此引入了风险调整收益（risk-adjusted re
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2024-07-19 11:26:57
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1. 离散优化/整数规划整数规划，或者离散优化（Discrete Optimization），是指数学规划问题中自变量存在整数。混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP），即自变量既包含整数也有连续变量求解复杂度求解整数规划的精确解是NP难的，也就是指数级算法复杂度（Exponential Time Solvable）假设这里的整数是0,1变量，那么我们可以简单地
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2024-05-15 10:00:32
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1 组合优化问题基本概念一般是指在一个有限的集合中寻找最优解的一类问题。在多数组合优化问题中，枚举和穷举搜索是不可行的，该问题解的集合是离散的或者可以简化到离散，目的是求解最优解。常见的组合优化问题有：背包问题、二次分配问题、最小生成树问题、覆盖问题、一维装箱问题和TSP问题等。问题特点：描述简单，有很强的工程代表性，但求解需要很长的运行时间和很大的存储空间，在计算机上很难实现求解，即
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2023-12-17 05:11:06
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目录机器学习求解组合优化问题求解组合优化问题的传统方法精确算法：启发式算法：机器学习的相关知识注意力机制深度强化学习主线奖励和稀疏奖励问题：稀疏奖励问题：辅助奖励函数设计On-Policy 和Off-Policy问题：Online和Offline问题：无模型和有模型问题：函数拟合算法：机器学习求解组合优化问题组合优化的一些基本问题（1）背包问题KP有限容量背包和一系列具有不同重量和价值的物品，可行
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2024-01-20 22:44:12
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组合优化问题的典型事例week4 组合优化：是关于寻找元素的子集 那就是： 满足某些约束条件并且给定成本函数（最小权重，最短路径…）组合优化问题的示例： 1.背包 2.图中的最小生成树 3.图中的最短路径 4.最小顶点或集合覆盖 5.最大独立集 6.最小顶点着色计算困难问题的优化 棘手的问题：你已经看到了各种各样的问题不太可能解决的问题的示例在多项式时间内求解（NP难问题）。 应用：在后续中，我将
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2023-12-16 20:53:40
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select /*+ parallel(d 16)*/ count(*) from t47_transaction_uh d --174027378 select /*+ par...
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2017-05-25 11:34:00
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